維基百科的生命力取決於其參考文獻，即支援線上百科全書中資訊的來源連結。但有時，這些參考文獻存在缺陷——指向失效的網站、錯誤的資訊或不可靠的來源。
10月19日發表在《自然·機器智慧》雜誌上的一項研究表明，人工智慧（AI）可以幫助清理維基百科條目中不準確或不完整的參考文獻列表，從而提高其質量和可靠性。
倫敦公司Samaya AI的法比奧·佩特羅尼和他的同事開發了一個名為SIDE的神經網路驅動系統，該系統分析維基百科參考文獻是否支援與其相關的論點，併為那些不支援的參考文獻提出更好的替代方案。
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“鑑於ChatGPT因其臭名昭著的錯誤和幻覺式引用而聞名，使用人工智慧來幫助處理引用似乎很諷刺。但重要的是要記住，人工智慧語言模型不僅僅是聊天機器人，”馬薩諸塞州沃爾瑟姆市本特利大學研究人工智慧的諾亞·詹西拉庫薩說。
人工智慧過濾器
SIDE經過訓練，可以使用現有的精選維基百科文章來識別好的參考文獻，這些文章在網站上被推廣，並受到編輯和版主的廣泛關注。
然後，它能夠透過其驗證系統識別頁面中參考文獻質量差的論點。它還可以掃描網際網路以尋找可靠的來源，並對替代不良引用的選項進行排序。
為了測試該系統，佩特羅尼和他的同事使用SIDE為它以前未見過的精選維基百科文章建議參考文獻。在近50%的情況下，SIDE對參考文獻的首選已在文章中被引用。對於其他情況，它找到了替代參考文獻。
當SIDE的結果展示給一群維基百科使用者時，21%的人更喜歡人工智慧找到的引用，10%的人更喜歡現有的引用，39%的人沒有偏好。
瑞士蘇黎世大學的計算傳播科學家亞歷山德拉·烏爾曼說，該工具可以為編輯和版主節省檢查維基百科條目準確性的時間，但這隻有在正確部署的情況下才有可能。“該系統可能有助於標記那些可能不合適的引用，”她說。“但話又說回來，真正的問題是維基百科社群會認為什麼最有用。”
烏爾曼指出，測試SIDE系統的維基百科使用者更傾向於兩種參考文獻都不喜歡的可能性是更喜歡人工智慧建議的參考文獻的兩倍。“這意味著在這些情況下，他們仍然會去網上搜索相關的引用，”她說。
本文經許可轉載，並於2023年10月19日首次發表。